La inteligencia artificial está empezando a utilizarse para prácticamente todo. También para analizar si un proyecto empresarial puede ser viable.

Basta con proporcionar una idea de negocio y una serie de datos para obtener en pocos segundos un informe con análisis de mercado, competencia, costes, previsiones, riesgos y posibilidades de éxito.

El problema es que un informe de viabilidad no deja de ser un pronóstico.

Y un pronóstico, por muy elaborado que esté, no es una certeza.

Aquí aparece uno de los grandes peligros de la inteligencia artificial. Su capacidad para construir respuestas coherentes, ordenadas y aparentemente objetivas puede hacer que confundamos la calidad de la presentación con la calidad del análisis.

Un documento puede parecer el resultado de un profundo estudio empresarial cuando, en realidad, buena parte de sus conclusiones depende de datos, estimaciones, extrapolaciones y criterios que pueden ser discutibles.

Esto tampoco significa que los estudios de viabilidad realizados por personas sean infalibles.

Los estudios de mercado tradicionales también tienen sus limitaciones. Muchas veces se realizan sobre una muestra relativamente pequeña y después se extrapolan sus resultados a una población mucho mayor.

La cuestión es otra.

¿Hasta qué punto podemos confiar en que una inteligencia artificial determine la viabilidad de un negocio cuando todavía existen tantos elementos que no puede conocer, comprobar o interpretar como lo haría alguien que se encuentra dentro del mercado real?

Y cuanto más convincente sea el informe, mayor puede ser el peligro.

Quien tenga que tomar la decisión puede terminar confundiendo una predicción con una realidad.

Suposiciones no verificadas

Uno de los principales peligros de utilizar la inteligencia artificial para elaborar informes de viabilidad empresarial es que muchas IA todavía no realizan búsquedas en tiempo real.

Por tanto, pueden trabajar con información que no está actualizada o que no corresponde al momento concreto en el que se pretende poner en marcha el proyecto.

Pero incluso cuando la IA busca en tiempo real, el problema no desaparece.

Puede inventarse datos, introducir información errónea o interpretar incorrectamente aquello que encuentra.

Es lo que se conoce como una de las grandes limitaciones actuales de estos sistemas: las llamadas alucinaciones de la IA.

Puede ofrecer como cierto un dato que no lo es.

Y puede hacerlo, además, con absoluta seguridad y dentro de un texto perfectamente estructurado.

A esto se añade otro problema.

Aunque se le indique expresamente que debe utilizar criterios objetivos, los criterios con los que se encarga o se orienta un estudio de viabilidad suelen contener una parte subjetiva.

Esa subjetividad puede proceder del propio empleado que realiza el estudio.

También puede proceder de la persona que lo encarga y establece qué debe valorar la inteligencia artificial y cómo debe hacerlo.

Y aparece otro elemento: el optimismo de la propia IA.

La inteligencia artificial tiende, en determinadas circunstancias, a presentar las posibilidades de un proyecto de una manera favorable.

Enlaza unas posibilidades con otras y construye escenarios que pueden parecer razonables sobre el papel.

Esta tendencia está muy relacionada con la falsa sensación de precisión.

Cuanto mejor enlaza la información, más fácil es que el resultado parezca sólido, aunque algunas de sus premisas no lo sean.

También se asocia a la amabilidad intrínseca de la propia IA para apoyar en la creatividad e ideas al usuario.

Tampoco podemos pensar que los estudios de mercado tradicionales hayan eliminado este problema.

Incluso un estudio real de mercado suele realizarse sobre una muestra relativamente pequeña de personas.

Posteriormente, se extrapolan sus resultados a una población mucho mayor.

Es decir, tampoco existe una objetividad absoluta en los estudios tradicionales.

Entre las muestras, las extrapolaciones, los criterios utilizados, los datos introducidos y las interpretaciones posteriores existe siempre un margen de incertidumbre.

Con la IA, ese problema puede adquirir una nueva dimensión.

Su capacidad para generar un informe coherente, extenso y aparentemente fundamentado puede ocultar dónde empiezan las suposiciones y dónde terminan los datos comprobados.

En definitiva, puede existir una cierta manipulación, aunque no necesariamente sea una manipulación consciente.

Puede producirse simplemente a través de la selección de los datos, los criterios utilizados, las instrucciones dadas a la IA, las extrapolaciones y la manera en que finalmente se presenta el resultado.

La falsa sensación de precisión

La inteligencia artificial puede elaborar un informe con una apariencia extraordinariamente profesional.

Tablas, porcentajes, previsiones, escenarios, análisis de competencia, estimaciones y conclusiones perfectamente enlazadas.

El problema es que la coherencia del documento no demuestra la exactitud de sus datos.

Un informe puede estar perfectamente redactado y ser completamente convincente.

Sin embargo, puede partir de datos erróneos, información insuficiente, estimaciones discutibles o supuestos que nunca han sido comprobados.

La IA puede conseguir que algo que es una hipótesis parezca un dato.

También puede hacer que una estimación parezca una medición.

Una persona puede recibir un documento lleno de cifras, gráficos, porcentajes y previsiones y asumir que detrás de todo ello existe una certeza científica.

Pero las cifras no dejan de depender de los datos utilizados para obtenerlas y de las hipótesis sobre las que se construye el análisis.

Una predicción puede estar expresada con dos decimales y seguir siendo una predicción.

Además, cuando la propia herramienta tiende al optimismo y enlaza unas posibilidades con otras, puede terminar construyendo un escenario en el que casi todo parece encajar.

El resultado es un informe que transmite seguridad.

Aunque esa seguridad no esté necesariamente respaldada por la realidad.

Un entrenamiento todavía muy lejos de ser perfecto

La IA puede entrenarse muchísimo.

Del mismo modo que se puede entrenar una inteligencia artificial para predecir probabilidades, pronosticar resultados —por ejemplo, en una apuesta deportiva— o incluso para diagnosticar enfermedades, también se puede entrenar para analizar proyectos empresariales y realizar pronósticos sobre su posible evolución.

Pero todavía estamos muy lejos de un entrenamiento perfecto.

Por mucho que aumentemos la cantidad de datos y la capacidad de procesamiento, siempre existe una distancia entre los datos con los que se ha entrenado el sistema y la realidad concreta que tiene delante.

Puede comparar históricos, estudios de mercado, cifras, estadísticas, representaciones gráficas y tendencias.

Puede ordenar una enorme cantidad de información y encontrar relaciones que a una persona podrían pasarle desapercibidas.

Pero los baremos utilizados para valorar un proyecto no son del todo aptos para tomar una decisión definitiva sin posteriores revisiones humanas sobre el proyecto de viabilidad del negocio.

En el ámbito empresarial existe, además, un elemento especialmente difícil de introducir en un modelo: la intuición humana para los negocios.

Una persona con experiencia puede detectar determinadas circunstancias, oportunidades o problemas que no aparecen necesariamente reflejados en una base de datos.

Puede interpretar el ambiente de un mercado.

También puede detectar que una determinada previsión no le convence o percibir que un negocio puede funcionar por razones que son difíciles de convertir en variables cuantificables.

Y existe otro problema.

La IA está programada para dar casi todas las ideas del usuario por buenas.

A veces lo hace de un modo disparatado.

Esto no ocurre solamente en el ámbito empresarial.

También sucede cuando se utiliza la inteligencia artificial para pedir opiniones sobre historias, problemas personales o decisiones de la propia vida.

En lugar de cuestionar suficientemente la premisa de partida, puede tender a desarrollarla, justificarla y buscar argumentos que la hagan parecer razonable.

Por eso, todavía no se puede dejar autonomía de emprendimiento a una inteligencia artificial.

Hasta el momento, la IA es una herramienta de apoyo.

Sirve para transcribir, redactar, ordenar ideas, comparar información, analizar datos y almacenar u organizar archivos.

Ninguna inteligencia artificial tangible o intangible está todavía suficientemente sofisticada para asumir por sí misma decisiones complejas de esta naturaleza.

Y cuando hablamos de inteligencia artificial tangible nos referimos, por ejemplo, a los robots.

La tecnología sigue siendo muy vasta y, en realidad, bastante lenta.

Y aquí también conviene preguntarse qué está ocurriendo con la forma en que se nos presentan sus avances.

Cada año se anuncian supuestamente avances gigantescos.

Pero cabe preguntarse si realmente se están produciendo saltos de esa magnitud o si nos los están entregando a plazos, por fascículos.

Algo parecido ha sucedido con otras tecnologías, como la telefonía móvil o la informática.

Se lanza un modelo, después otro.

Posteriormente, se van incorporando características nuevas y cada vez más potentes.

Se presenta cada nueva incorporación como un gran avance y, finalmente, las diferentes características se van integrando unas con otras.

Con la inteligencia artificial puede estar sucediendo algo parecido.

Vamos recibiendo capacidades nuevas, una tras otra, mientras todavía estamos lejos de una tecnología capaz de desenvolverse con verdadera autonomía en escenarios complejos.

Por tanto, una cosa es utilizarla como herramienta para estudiar un negocio.

Otra muy distinta es permitir que determine por sí sola si ese negocio debe ponerse en marcha.

La falta de experiencia en un escenario real

Otro problema es que la inteligencia artificial no está realmente dentro del escenario en el que se va a desarrollar el proyecto.

Puede analizar información sobre una ciudad, un barrio, un sector, una actividad empresarial o un determinado tipo de consumidor.

Pero no está físicamente allí experimentando ese mercado.

Por eso, sus puntos de vista y sus valoraciones pueden quedarse cortos, escasos o incompletos respecto de lo que sucede realmente en ese escenario.

Puede conocer las cifras de un mercado.

Pero no experimentar ese mercado.

Puede conocer estadísticas sobre los consumidores.

Pero no observar directamente cómo reaccionan ante un producto específico.

Puede comparar negocios similares.

Pero no vivir las circunstancias concretas de ese negocio, de ese barrio, de esos clientes o de ese momento económico.

Además, por su propia programación, suele tender a no mojarse.

Puede quedarse entre dos aguas, entre el blanco y el negro.

Presenta diferentes posibilidades sin llegar a valorar claramente cuál debe considerarse determinante.

El resultado puede ser un análisis aparentemente equilibrado, pero demasiado prudente, genérico o escaso para una decisión empresarial que necesita valorar circunstancias concretas.

Por eso, la revisión humana posterior no debería ser un simple trámite para validar lo que ha dicho la máquina.

Debería servir precisamente para cuestionarlo, contrastarlo y enfrentarlo con la realidad.

No existe todavía autonomía de emprendimiento

Todo lo anterior nos lleva a una cuestión fundamental.

Una cosa es utilizar la inteligencia artificial para ayudar a estudiar un proyecto.

Otra muy diferente es dejar en sus manos la decisión de emprender.

Puede aportar información, organizarla y establecer diferentes escenarios.

También puede comparar históricos, estudios de mercado, cifras, estadísticas, representaciones gráficas y tendencias.

Pero todavía no puede sustituir la experiencia y el criterio de quien va a poner en marcha el negocio.

Un proyecto empresarial implica dinero, trabajo y tiempo.

En muchos casos, también implica el patrimonio y el futuro de las personas que lo ponen en marcha.

Por eso, basar una toma de decisión de cualquier negocio, grande o pequeño, en la opinión de una inteligencia artificial es altamente peligroso si no existe una revisión humana posterior y una comprobación de la realidad.

El problema de convertir una herramienta en una autoridad

El peligro aumenta cuando dejamos de utilizar la IA como herramienta y empezamos a tratarla como una autoridad.

Hasta el momento, la inteligencia artificial es una herramienta de apoyo, redacción, orden de ideas y almacenamiento de archivos.

Puede ayudarnos a trabajar más rápido y a manejar cantidades de información que serían difíciles de procesar manualmente.

Pero que una herramienta sea capaz de hacer muchas cosas no significa que debamos entregarle la autoridad para decidir sobre ellas.

La capacidad de procesar información no equivale automáticamente a disponer de criterio empresarial, intuición, experiencia o responsabilidad sobre las consecuencias de una decisión.

El peligro de extrapolar su autonomía a todos los ámbitos

Y el problema no termina en los negocios.

Si aceptamos que una IA puede tomar decisiones de esta importancia simplemente porque ha analizado suficientes datos, el mismo razonamiento podría extrapolarse a todos los demás ámbitos.

Podríamos terminar aceptando que dicte una sentencia judicial, establezca un diagnóstico de salud o realice una tesis doctoral.

La cuestión no es negar que la inteligencia artificial pueda ayudar en todos esos campos.

Puede hacerlo y, de hecho, ya lo hace en diferentes grados.

La cuestión es si estamos preparados para convertir sus resultados en decisiones autónomas y definitivas.

Seguimos ante una tecnología en desarrollo.

Puede equivocarse, inventar información, interpretar mal los datos, aceptar premisas incorrectas y ofrecer respuestas excesivamente complacientes con quien pregunta.

Por eso, cuanto mayor sea el uso de la IA, mayor debería ser también la necesidad de una escrupulosa revisión humana.

La moraleja

La inteligencia artificial puede ser una herramienta extraordinariamente útil.

Lo que la IA no debería hacer todavía es sustituir nuestro propio criterio en decisiones que pueden afectar seriamente a nuestro dinero, nuestro trabajo, nuestra salud, nuestros estudios o nuestra vida.

El verdadero peligro no es que la inteligencia artificial se equivoque.

El verdadero peligro es que nosotros dejemos de cuestionarla porque su respuesta parece objetiva, porque viene acompañada de cifras, porque está perfectamente redactada o porque nos dice exactamente lo que queríamos escuchar.

La moraleja: si te fías de la IA a ciegas, acabarás dándote un porrazo intelectual de tal calibre que será difícil levantarte: económica y personalmente.